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人工智能金融“熱浪來襲”

日期:2025-01-17   人氣:  來源:互聯網
簡介:人工智能金融“熱浪來襲” 以人工智能等為代表的金融科技(Fintech)涌現,正在改變了傳統金融領域內的運營模式。金融機構跟進布局人工智能技術,與互聯網金融機構圍繞人工智能技術開展各類業務合作,力圖在金融科技時代重塑自身業務競爭力。 日前,隨著國……

人工智能金融“熱浪來襲”

以人工智能等為代表的金融科技(Fintech)涌現,正在改變了傳統金融領域內的運營模式。金融機構跟進布局人工智能技術,與互聯網金融機構圍繞人工智能技術開展各類業務合作,力圖在金融科技時代重塑自身業務競爭力。

日前,隨著國務院發布《新一代人工智能發展規劃》(下稱《規劃》),《規劃》提到,在智能金融方面,要建立金融大數據系統,提升金融多媒體數據處理與理解能力。創新智能金融產品和服務,發展金融新業態。鼓勵金融行業應用智能客服、智能監控等技術和裝備。建立金融風險智能預警與防控系統。

其實,在《規劃》出臺前,眾多金融機構已經悄悄試水基于人工智能的各項金融業務創新。

人工智能金融應用遍地開花

眼下來看,相比傳統金融機構,國內互聯網消費金融機構更青睞人工智能技術的應用。

多位互聯網金融機構負責人表示,人工智能對金融產業的最初影響,主要表現在兩個方面:一是在客戶端,人工智能技術可以利用大數據分析處理模型,幫助金融機構構建不同類型用戶的畫像,并識別用戶的真實風險偏好,由此針對不同風險承受能力的客戶群體,設定個性化的資產配置等金融服務方案;二是在資產端,人工智能會處理海量數據與多維度相關性的數據信息,通過深度學習不斷優化風控模型,從而確保風險定價趨于精準,進一步降低信貸壞賬風險。

隨著人工智能技術不斷進步,如今它的覆蓋范圍進一步擴展到獲客、客服、催收環節。在催收環節,KUKA機器人維修,人工智能可以針對不同資產、職業、年齡的逾期借款人設定個性化的催收還款方案,;在獲客環節,基于人工智能的人臉識別、語音識別技術可以協助平臺完成遠程面簽,有助于降低線下人工運營成本。

目前,互聯網及金融機構儼然成為人工智能的最大受益者之一,KUKA機器人示教器維修,由于它大幅改善了客戶體驗,提升了業務效率,令很多個人用戶將存款、理財、個人信貸需求都轉移到互聯網金融平臺。多位業內人士直言。

這也吸引不少銀行、券商等傳統機構紛紛跟進布局人工智能技術,與互聯網金融機構圍繞人工智能技術開展各類業務合作,庫卡機器人,力圖在金融科技時代重塑自身業務競爭力。

當前人工智能的概念太多,有時讓我們都難辨真偽。一家銀行創新業務部人士直言,近期自己接觸過不少人工智能金融應用機構,發現部分機構打著人工智能的標簽,但實際業務操作仍然依靠人工完成,比如一家基于人工智能的金融客服機構,名義上利用大數據與人工智能技術能梳理出用戶最關心的客服問題,并通過微信端提供標準的解答,但在業務實際操作環節,大量問題依然通過人工團隊進行語音回復,整個客服效率沒有提高,運營成本也沒有下降。

所以我們在選擇人工智能技術合作方顯得格外謹慎。他直言。比如在選擇個人信貸業務合作伙伴時,銀行要調取互聯網金融平臺從誕生以來的所有信貸運營數據進行分析研究,先確信平臺業務收入能在每個經濟發展周期覆蓋所有成本支出,再逐筆考量人工智能技術在多大范圍降低壞賬率、提高逾期催收效率等,最終確定是否合作。

在一互聯網消費金融機構技術負責人看來,當前人工智能金融應用產業的確存在良莠不齊的狀況,其實人工智能要在金融領域發揮真實作用,必須需要三大前提條件,一是海量大數據,包括借款人社交、以往消費行為、職業、社會繳金記錄、婚姻狀況、年齡等,并且平臺能夠從中找出有價值的數據,作為評估借款人還款意愿與還款能力的重要依據;二是平臺需要擁有完備的風控模型,能與上述數據相匹配,并通過大數據分析不斷優化風控、獲客、催收、客服效率;三是平臺要有足夠多的專業人才,對人工智能技術不斷完善,確保整個業務趕得上市場變化。

監管挑戰

隨著人工智能與金融日益融合,如何滿足金融監管要求,正成為這個新興產業面臨的新挑戰。

多位金融業內人士直言,相關部門將人工智能金融應用納入政策扶持范疇,某種程度也意味著相關金融監管很快會浮出水面。

目前,全球各國對人工智能金融應用的監管步伐,的確落后業務創新步伐。多家智能金融機構負責人表示。為此不少國家金融監管部門也采取相對靈活的監管措施,比如新加坡、英國等金融監管部門采取沙盒監管(regulatorysandbox)方式,即金融監管部門在限定的業務范圍內,簡化市場準入標準與門檻,在確保投資者權益的前提下,允許機構將人工智能金融應用迅速落地運營,隨后金融監管部門根據這些業務的運營發展狀況,決定是否予以推廣。

這些人工智能金融應用要得到推廣,就要滿足傳統金融監管的諸多要求,包括業務操作流程必須滿足審查、業務操作流程合規、客戶風險承受力評估、投資者適當性等操作要求。他們表示。

這給不少人工智能金融應用造成相當高的監管壓力。比如不少智能理財機構都是通過機器人模型設定調整投資組合與投資模型,不是由人來操作,相關部門若不了解機器人投資模型背后的邏輯,容易懷疑其中是否暗藏人為操作的內幕交易等違規行為。

據了解到,為了符合監管規定,不少引入大量人工智能技術的互聯網金融機構紛紛與銀行、券商等持牌金融機構尋求合作,以提供技術輸出或投資組合等方式,由后者向個人投資者提供智能金融服務。這種做法的好處,一是讓持牌金融機構對投資者風險承受力進行甄別,避免人工智能技術出現差錯,令平臺向投資者提供風險不匹配的投資組合,違反了監管規定;二是持牌金融機構可以及時跟蹤互聯網金融平臺最新運營數據,便于監管部門加強金融監管。

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